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在pandas中使用pd.to_datetime()将与时间相关的字符转换成时间格式,数据类型是Timestamp
1.pd.date_range()生成一个指定的时间序列
    语法:
        pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)
    参数：
    start：接收string或者datatime表示起始日期，默认值为None
    end：接收string或者datatime表示结束日期，默认值为None
    periods：生成时间序列的长度，当起始日期和结束日期只设置一个是即可指定时间序列的长度
    freq：生成时间序列的频率。'D' 表示天,'W'表示周,'M'表示月。可以自定义频率，如'5H'表示每隔 5 小时。默认为 None。
    tz:时区。默认为 None
    normalize:如果设置成True，在生成的时间序列中仅保留日期部分，其余部分都为0
    closed：对于包含开始或结束日期的频率偏移，指定哪一端是闭合的。可以设置为 'left'、'right' 或 None
2.pd.to_datetime()--将与时间有关的字符转换成时间格式数据
    Timestamp常用属性
    year--年份(读取年份)                 week--一年中的第几周
    month--月份(读取月份)                quarter--季度
    day--日(读取日期)                    weekofyear--一年中的第几周
    hour--小时(读取小时)                 dayofyear--一年中的第几天
    minnute--分钟(读取分钟)              dayofweek--一周中的第几天
    second--秒(读取秒)                  weekofday---一周的第几天
    date--日期(读取年份-月-日)                 week_name--星期名称
    is_leap_year--是否是闰年
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import pandas as pd
time = "2023/7/14/11:26:17"
time1 = "1859/7/19/10:28:23"
orde = pd.to_datetime(time)
orde1 = pd.to_datetime(time1)
print(f'{orde1.year}是否是闰年？\n答案是：{orde1.is_leap_year}')
print(f'{orde}  是{orde.year}年的第{orde.weekofyear}周')
print(f'{orde}  是{orde.year}年的第{orde.quarter}个季度')
# 时间的加减法--加减法参数为[weeks(周), days(天), hours(小时), minutes(秒), seconds(毫秒), milliseconds(), microseconds(), nanoseconds()]
orde2 = orde+pd.Timedelta(year=1)
print(orde2)